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本发明公开了一种基于多模态深度强化学习的任务卸载策略优化方法,包括S1:建立接入点AP与边缘服务器ES的通信模型,通过通信模型构建MEC部署架构中的功耗模型和任务时延模型;S2:将边缘服务器ES的动态休眠和任务的卸载过程建模为部分可观察马尔可夫过程,并建立接入点AP与边缘服务器ES的观察空间和动作空间,环境的状态空间和整体环境奖励函数;S3:基于多模态深度强化学习,优化边缘服务器ES的动态休眠策略和任务卸载策略。本发明采用上述的一种基于多模态深度强化学习的任务卸载策略优化方法,可以在满足延迟要求
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117459996A
(43)申请公布日2024.01.26
(21)申请号202311402488.6
(22)申请日2023.10.26
(71)申请人贵州大学
地址550025
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